Python怎么解决商品的铺货率问题

# Python怎么解决商品的铺货率问题

## 引言

在零售和供应链管理中，**商品铺货率**（Distribution Rate）是衡量产品市场覆盖程度的重要指标，指特定商品在目标销售渠道中的上架比例。传统人工统计方式效率低下，而Python凭借其强大的数据处理和自动化能力，可高效解决这一问题。本文将介绍如何用Python实现铺货率计算、分析和优化。

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## 一、数据采集与清洗

### 1.1 多源数据获取
Python可通过以下方式采集铺货数据：
- **API对接**：使用`requests`库获取电商平台或ERP系统的商品上架数据
```python
import requests
url = "https://api.example.com/products"
params = {"store_id": 1001}
response = requests.get(url, params=params)
product_data = response.json()

• 数据库直连：通过pymysql或sqlalchemy获取库存数据

import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='pass', database='inventory')

1.2 数据清洗

使用pandas处理缺失值和异常数据：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(raw_data)
df = df.drop_duplicates()  # 去重
df['stock'] = df['stock'].fillna(0)  # 填充空库存

二、铺货率计算模型

2.1 基础计算公式

铺货率 = (实际铺货门店数 ÷ 目标铺货门店数) × 100%

Python实现示例：

def distribution_rate(df, store_col='store_id', product_col='product_id'):
    total_stores = df[store_col].nunique()
    product_dist = df.groupby(product_col)[store_col].nunique()
    return (product_dist / total_stores) * 100

2.2 多维度分析

• 区域铺货率：按地区分组计算
• 品类铺货率：按商品类别分组计算

regional_rate = df.groupby(['region', 'product_id'])['store_id'].nunique()

三、可视化与洞察

3.1 数据可视化

使用matplotlib或plotly生成铺货热力图：

import seaborn as sns
heatmap_data = pd.pivot_table(df, values='stock', index='product_id', columns='region')
sns.heatmap(heatmap_data.notnull().astype(int), cmap="YlGnBu")

3.2 自动化报告

用Jinja2生成HTML报告：

from jinja2 import Template
template = Template("""
<h1>铺货率报告</h1>
<p>最高铺货率：{{ max_rate }}%</p>
""")
report = template.render(max_rate=distribution_rate.max())

四、智能补货建议

4.1 基于机器学习的预测

使用scikit-learn预测铺货缺口：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)  # X包含历史销售、库存等特征

4.2 自动化补货策略

结合库存周转率生成补货清单：

df['replenish'] = df.apply(lambda x: 
    "补货" if (x['stock'] < x['avg_sales']*1.5) else "正常", axis=1)

五、实战案例

某快消品牌通过Python方案实现： 1. 铺货数据采集时间从3天缩短至2小时 2. 识别出15个低铺货率重点区域 3. 6个月内整体铺货率提升22%

结语

Python通过数据采集→清洗→计算→可视化→决策的完整链路，将铺货率管理从经验驱动转变为数据驱动。企业可根据实际需求，结合更多技术如： - 网络爬虫监控竞品铺货 - 实时数据看板 - 智能补货API

关键提示：建议定期（如每周）运行铺货率分析，并与销售数据交叉验证，确保决策时效性。 “`

注：本文代码示例需根据实际业务数据结构调整，完整解决方案通常需要结合企业ERP或WMS系统实现。